次世代シーケンサーを用いた新たな研究支援体制の 整備
著者 森内 良太, 兼崎 友, 道羅 英夫
雑誌名 技術報告
巻 24
ページ 1‑4
発行年 2019‑03‑20
出版者 静岡大学技術部
URL http://doi.org/10.14945/00026791
次世代シーケンサーを用いた新たな研究支援体制の整備
森内良太1,2、兼崎友2、道羅英夫2
1静岡大学 技術部 機器分析部門、2静岡大学 グリーン科学技術研究所 ゲノム機能解析部
１．はじめに
2013年11月、次世代シーケンサー（Next Generation Sequencer, NGS）MiSeq（Illumina社）（図1）が、
ゲノム機能解析部に設置された。学内を中心にMiSeqを使用した研究支援を推進していく中で、MiSeqに は適していない解析への対応が必要となった。またNGSのニーズの高まりを考慮し、MiSeqを学外へ開 放する運びとなった。本稿では、NGSを用いた新たな研究支援体制の整備について報告する。
２．MiSeqを使用した研究支援
2.1 MiSeqの特徴
MiSeqは、ベンチトップ型の次世代シーケンサーである（図
1）。1回のランニングで15 Gb（およそヒトゲノム5人分）の データが出力され、またシーケンシングコストは約30万円ほ どである。例えば、約5万円で大腸菌のゲノム配列情報を取得 することが可能である。MiSeqがシーケンス可能な塩基長は最 大300塩基対（bp）×2であり、後述するPacific Bioscience社 のシーケンサーと比較すると短めであるが、正確に配列を読む ことが可能という特徴を持つ。
2.2 静岡大学におけるこれまでの支援状況
2014年度より、MiSeqを使用した研究支援業務を本格的に開始し、学内を中心として主にゲノム解析、
トランスクリプトーム解析、メタゲノム解析を実施してきた。2019年1月までのMiSeqランニング数と 解析サンプル数、及び解析したサンプルの生物種をそれぞれ表1と表2に示した。MiSeqによる支援を開 始した当初の2014、2015年度と比較すると、現在のランニング数やサンプル数は落ち着いてきたように 見える（表1）が、ゲノム解析においては大きな変動が無く、一定数の依頼がある状況である。サンプル の内訳としては、菌類、バクテリア、アーキア、ウイルス、ファージといった微生物由来のサンプルが、
動植物由来のサンプルよりも多いことがわかる（表2）。これはMiSeqの出力データ量が、微生物サンプ ルの解析に適していることが理由の1つであると考える。またNGSの運用を本格的に開始して以降、ゲ ノム機能解析部の利用料収入はこれまでの2倍となり、全利用料のうちNGSによる利用料が約半分を占 めるまでになった（データの記載なし）。これらの結果より、学内におけるNGSのニーズは高く、また今 後も特に微生物サンプルを扱った依頼が見込まれる。
表1 年度ごとのMiSeq稼働状況と解析サンプル数
ラン数 サンプル数 ラン数 サンプル数 ラン数 サンプル数 ラン数 サンプル数
2013年度 0 0 2 4 0 0 2 4
2014年度 4 34 17 80 1 23 22 137
2015年度 4 52 9 71 3 57 16 180
2016年度 5 65 11 75 0 0 16 140
2017年度 4 44 3 64 0 0 7 108
2018年度 3 36 2 22 0 0 5 58
計 20 231 44 316 4 80 68 627
年度 ゲノム解析 トランスクリプトーム解析 メタゲノム解析 年度別合計
図1 Illumina社のMiSeq
表2 これまでに解析したサンプルの生物種
動物 植物 菌類 バクテリア or アーキア
ウイルス
or ファージ オルガネラ
ゲノム解析 5 16 23 154 23 10 231 トランスクリプトーム解析 35 155 60 66 0 0 316
メタゲノム解析 0 0 0 80 0 0 80
計 40 171 83 300 23 10 627 解析内容
サンプル内訳
計
３．MiSeqには適さない解析への対応
3.1 解決するべき問題点
MiSeqを使用したNGS研究支援を行っていく中で、MiSeqのスペックでは対応しきれない、あるいは
対応しない方が適切であるケースが増えたため、対策を検討する必要が生じた。例えば動植物等の真核生 物のNGS解析を行う場合、MiSeqが出力するデータ量では解析に不十分である。また出力されるリード
の長さが300 bp×2であるため、例えば1,000 bpを超えるようなリピート領域と呼ばれる塩基配列を多く
持つサンプルの場合、完全長のゲノム配列を得ることが著しく困難となる。つまりMiSeqは、動植物など の高等生物由来サンプルの完全ゲノム解読を目的とするような解析には向かない機種であると言える。
3.2 解決策とその成果
これらの問題を解決するためには、MiSeq以外の機種を使用するしかない。Illumina社のHiSeqは最大 で、MiSeqの100倍のデータを出力可能であり、大規模な解析に向いている。またPacBio Sequel（Pacific
Bioscience社）は最大200 kbp以上の超ロングリードデータを出力することができ、完全長DNA配列を得
るための解析に向いている。これらの機器を使用することで上記の問題を解決できるが、両機器とも本体 価格はおよそ1億円であり、学内に設置することは困難である。そこで著者らは、これらの機器を利用し て外注サービスを行っている民間企業と交渉し、通常よりも安価な料金でこれらの機器によるシーケンス 解析を実施できるようにした。本サービスは2017年度より学内向けに開始し、これまでにHiSeqを使用 した解析依頼を4件（78サンプル）、PacBioを使用した解析依頼を2件（2サンプル）受けている。引き 続き、これら外注サービスの利用を促していきたいと考えている。
４．MiSeqの学外開放事業
4.1 学外開放の趣旨とメリット
MiSeqを使用した研究支援を本格的に開始して以降、上述のように学内における解析ニーズが非常に高
いことがわかった。そこで、学外からも次世代シーケンサーの受託解析を受け入れることにより設備の有 効利用を図るとともに、特に地域の企業や研究機関との共同研究の促進及び受託解析を通じた利用料収入 の増加を目指すことを目的として、MiSeqの学外開放事業を実施する運びとなった。
本事業のメリットとしては例えば、i) 現状のMiSeqの稼働状況には余力があるため、MiSeqのさらなる 有効活用を図ることができる、ii) 年間の利用回数を増やすことができるため、学内の利用者にとっても 迅速に解析できる、iii) 利用収入が増加することで、ゲノム機能解析部の他の共同利用機器の更新やメン テナンス費用などに充てることができる、ということが挙げられる。
4.2 解析内容及び利用料金
解析内容は学内と同様に、ゲノム解析、トランスクリプトーム解析、メタゲノム解析を行うこととし た。基本的にはMiSeqから出力された配列データを返却するのみであるが、事前に配列データ出力後の解 析を希望する場合は、追加料金無しで解析後のデータも返却する。ゲノム解析はDe novoシーケンスやリ シーケンス、コピー数のカウント等の追加解析が可能である。トランスクリプトーム解析は、動植物等の
真核生物と、バクテリア等の原核生物両方とも受け入れている。メタゲノム解析は、アンプリコンシーケ ンスとショットガンメタゲノム解析のどちらも可能である。ここに挙げた以外の解析も可能であり、総じ て幅広い解析依頼に対応することが可能である。
各解析における利用料金や取得データ量を、表3にまとめた。学内向けに案内している利用料金よりは 若干高いが、民間企業と比較すると安価な部分もあり、適当な料金になっていると考える。なおゲノム解 析とメタゲノム解析は、他の利用者のサンプルとの相乗りを想定し、トランスクリプトーム解析は、1ラ ンを占有する形でシーケンスを行うことを想定している。解析に必要な核酸の量や依頼の流れなど、詳し い情報はゲノム機能解析部ホームページをご覧頂きたい（http://www.shizuoka.ac.jp/~idenshi/NGS_gaibu_Top .html）。
表3 各解析の利用料金と取得データ量
解析依頼 サンプル数
（例）
想定する 取得データ量
/サンプル
（Gb）
想定する 取得データ量
/サンプル
（万リード）
利用料金
/サンプル
（円）
ゲノム解析 1 1.5 250 90,000～ トランスクリプトーム解析 6 0.63 417 70,000～
メタゲノム解析 8 0.3 50 25,000～
4.3 これまでの進捗状況と今後の課題
2018年に入ってから本事業に関する協議が本格的に開始し、解析内容や料金について各部署と話し合 いを進めた。同年6月にはグリーン科学技術研究所の教授会において、本事業計画が正式に承認された。
同年10月、MiSeqの学外開放に関する専用ページをゲノム機能解析部のホームページに新設して公開し
（図2）、実質的な事業の開始となった。また本事業の宣伝ポスターやチラシを作成し（図2）、第17回微 生物研究会（東京大学）及び2018年度日本土壌肥料学会中部支部研究会例会（静岡大学）にて、事業の 宣伝ポスターを掲示した。これらの宣伝効果もあり、2019年1月の時点で2件の受託解析依頼を約定し た。また個人レベルの問い合わせが、数件来ている状況である。引き続き、大学や企業との接点となる学 会や交流会等で情報を収集し、事業を宣伝していく予定である。
今後の主な課題としては、以下の2つを考えている。1つ目は、外部からの依頼サンプル数が過多にな り、本来の通常業務が圧迫されてしまうことである。2019年1月現在、ゲノム機能解析部は教員2名、
技術職員1名、パート教務職員1名、事務職員1名の5名体制であるが、この人員で事業を行うことが困 難な状況になった場合は、人員の拡充を検討したいと考えている。2つ目は、これまでに述べたように
MiSeqには適さないサンプルの解析依頼があった場合である。上述の通り、MiSeqは高等生物を扱うもの
や完全長ゲノムを得るための解析には不向きのため、これらの依頼はMiSeq学外開放事業としては断るし かない。こうした依頼を共同研究という形で受け付けて、適切なシーケンサーの選定や安価な外注先のア ドバイスを行い、その後のデータ解析のみを受託事業として受け付けるなどの形も設定可能かもしれな い。いずれにしても協議が必要であり、またそれ以前にまずは本事業を広く宣伝し、一定の軌道に乗せる ことが重要である。
図2 MiSeq学外開放事業の宣伝用ホームページ（上）とチラシ（下）
５．おわりに
学内及び学外に向けて、NGS研究を推進するような新たな支援体制を整えた。これにより、NGSを中 心とした共同利用機器（解析サーバーなど）が今後ますます有効活用されること、地域企業や研究機関と の新たな共同研究ネットワークの形成や外部資金獲得につながっていくことが期待される。
